门户网站建设自查,农村致富小型加工厂,cent7.4安装wordpress,西地那非能延时吗目录#xff1a;导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结#xff08;尾部小惊喜#xff09; 前言
QPS Queries Per … 目录导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结尾部小惊喜 前言
QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数也即是最大吞吐能力。
TPS TPS Transactions Per Second 也就是事务数/秒。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时收到服务器响应后结束计时以此来计算使用的时间和完成的事务个数
QPS和TPS区别 1、Tps即每秒处理事务数包括了
用户请求服务器服务器自己的内部处理服务器返回给用户 这三个过程每秒能够完成N个这三个过程Tps也就是N
2、Qps基本类似于Tps但是不同的是对于一个页面的一次访问形成一个Tps但一次页面请求可能产生多次对服务器的请求服务器对这些请求就可计入“Qps”之中。
例如访问一个页面会请求服务器3次一次放产生一个“T”产生3个“Q”
例如一个大胃王一秒能吃10个包子一个女孩子0.1秒能吃1个包子那么他们是不是一样的呢答案是否定的因为这个女孩子不可能在一秒钟吃下10个包子她可能要吃很久。这个时候这个大胃王就相当于TPS而这个女孩子则是QPS。虽然很相似但其实是不同的。
并发数 并发数并发度指系统同时能处理的请求数量同样反应了系统的负载能力。这个数值可以分析机器1s内的访问日志数量来得到
吐吞量 吐吞量吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标
系统吞吐量要素
一个系统的吞吐量承压能力与request请求对cpu的消耗外部接口IO等等紧密关联。
单个request 对cpu消耗越高外部系统接口IO影响速度越慢系统吞吐能力越低反之越高。
重要参数
QPS(TPS)并发数响应时间
QPS(TPS)每秒钟request/事务 数量 并发数系统同时处理的request/事务数 响应时间一般取平均响应时间
关系
QPS(TPS)并发数/平均响应时间
一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定每套系统这个两个值都有一个相对极限值在应用场景访问压力下只要某一项达到系统最高值系统吞吐量就上不去了如果压力继续增大系统的吞吐量反而会下降原因是系统超负荷工作上下文切换内存等等其他消耗导致系统性能下降。
PV PVPage View页面访问量即页面浏览量或点击量用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。
UV UVUnique Visitor独立访客统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。 响应时间RT响应时间是指系统对请求作出响应的时间一般取平均响应时间。可以通过Nginx、Apache之类的Web Server得到。
DAU DAU(Daily Active User)日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日统计日之内登录或使用了某个产品的用户数去除重复登录的用户与UV概念相似
MAU MAU(Month Active User)月活跃用户数量指网站、app等去重后的月活跃用户数量
系统吞吐量评估 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算IO外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。
而通常情况下我们面对需求我们评估出来的出来QPS并发数之外还有另外一个维度日pv。
通过观察系统的访问日志发现在用户量很大的情况下各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。
通常的技术方法 找出系统的最高TPS和日PV这两个要素有相对比较稳定的关系除了放假、季节性因素影响之外
通过压力测试或者经验预估得出最高TPS然后跟进1的关系计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样这两个客户群的网络行为不应用他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。
软件性能测试的基本概念和计算公式
软件性能的关注点 首先开发软件的目的是为了让用户使用我们先站在用户的角度分析一下用户需要关注哪些性能。
对于用户来说当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。
也就是我们所说的响应时间当相应时间较小时用户体验是很好的当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间在设计软件时我们就需要 考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。
如用户在大数据量查询时我们可以将先提取出来的数据展示给用户在用户看的过程中继续进行数据检 索这时用户并不知道我们后台在做什么。
用户关注的是用户操作的相应时间。
其次我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。 1、 响应时间 2、 服务器资源使用情况是否合理 3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理 4、 系统能否实现扩展 5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少 6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里 7、 更换那些设备可以提高性能 8、 系统能否支持7×24小时的业务访问
再次站在开发设计人员角度去考虑。 1、 架构设计是否合理 2、 数据库设计是否合理 3、 代码是否存在性能方面的问题 4、 系统中是否有不合理的内存使用方式 5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式 6、 系统中是否存在不合理的资源竞争
下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图
一、Python编程入门到精通 二、接口自动化项目实战 三、Web自动化项目实战 四、App自动化项目实战 五、一线大厂简历 六、测试开发DevOps体系 七、常用自动化测试工具 八、JMeter性能测试 九、总结尾部小惊喜
不屈不挠追逐梦想奋斗是实现目标的力量。勇往直前超越极限用拼搏铸就辉煌的人生。相信自我能力迎接挑战只要持续努力才能创造出属于自己的壮丽航程绽放无尽的可能性
相信自己的力量勇往直前奋斗是追逐梦想的动力。坚持不懈超越自我用努力谱写人生的壮丽乐章。拥抱挑战砥砺前行唯有奋斗方能创造属于自己的辉煌传奇点亮人生的耀眼星空
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